# pip install langchain
# pip install langchain-community
from langchain.chains.combine_documents.stuff import StuffDocumentsChain
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain_community.document_transformers import LongContextReorder
from langchain_community.vectorstores import Chroma

# pip install langchain_ollama
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
embedding_model = OllamaEmbeddings(
    model="qllama/bce-embedding-base_v1",
    base_url="http://10.2.4.31:11434",
)
texts = [
    "篮球是一项伟大的运动",
    "带我飞往月球是我最喜欢的歌曲之一",
    "凯尔特人队，是我最喜欢的球队",
    "这是一篇关于凯尔特人的文章",
    "我非常喜欢去看电影。",
    "波士顿凯尔特人队以20分的优势赢了比赛",
    "这只是一段随机的文字。",
    "《艾尔登之环》是过去15年最好的游戏之一",
    "L.科内特是凯尔特人队最好的球员之一",
    "拉里.博德是一位标志性的NBA球员"
]
# Chroma.from_texts(texts=texts, embedding_model=embedding_model)
retriever = Chroma.from_texts(texts, embedding_model).as_retriever(
    search_kwargs = {'k': 10}
)
query = "关于凯尔特人队你知道什么？"
# 相关性查询
docs = retriever.invoke(query)
print(docs)